昨儿个公司新项目要倒腾数据，非得搞个ETL程序。我这琢磨着不能闷头瞎干，得选个趁手工具。干脆把市面上常提的三个玩意儿——Kettle、那个啥开源的Air啥玩意（Airflow）、加上云服务商自带的ETL工具——都折腾了一遍，记录下这趟浑水。

起手式：装软件就够喝一壶

第一步，下Kettle，就是Pentaho Data Integration。官网那下载速度慢得跟老牛拉破车似的，好不容易拖下来，一启动，缺Java环境。得，又吭哧吭哧装JDK，配环境变量。整利索了打开界面，花花绿绿的按钮一大堆，看着就眼晕，什么转换、作业，头大。

接着搞Airflow。人家说这玩意高大上，用Python写流程。我心说Python熟，结果安装文档一看，好家伙，啥虚拟环境、docker、数据库配置，密密麻麻一长串。照着敲命令，pip install airflow，中途报错缺依赖，解决一个又冒一个，光安装就折腾了小半天，差点把电脑砸了。

试云平台自带的ETL工具。这个倒省事，账号一登，页面里直接点“创建数据集成任务”。不用装软件，环境人家都弄好了。界面挺清爽，左边拖数据源，右边拖目的地，中间画线连一连。

实战过招：拉数据比拉磨还费劲

先拿Kettle开刀。想从测试库MySQL抽张用户表到另一个库。界面里找了半天MySQL连接选项，填IP、用户名密码，测试连接OK。然后拖个“表输入”，写SQL查数据；再拖个“表输出”，选目标表。运行！啪叽，报错：字段类型不匹配！检查半天，发现目标表有个字段是datetime，源表是timestamp。改呗，在“表输入”和“表输出”中间硬塞了个“字段选择”步骤，手动改类型。跑通了，一身汗。

转头怼Airflow。想着用代码总该灵活？吭哧吭哧写个DAG文件，定义任务。调Python库读MySQL，再用库写另一个库。本地测试脚本OK，扔给Airflow调度。调度器日志报错：数据库连接失败！懵了，本地明明行？查半天，原来服务器上Airflow的Python环境缺了MySQL驱动包！又补装。逻辑稍微复杂点，想加个判断，比如数据量大于1000条才执行下一步？得在代码里写if else，调API，查文档查到眼花。

整云平台那个。流程设计器里选源库点几下，选目标库点几下，自动映射字段。诶？它也发现datetime和timestamp不对付，弹个提示问“是否自动转？”，点确定完事。想加点简单清洗，比如手机号脱敏？找“字段处理”算子，拖出来连线，里面居然有个“数据脱敏”选“手机号”，点选就行。点一下“试运行”，几秒出结果看效果。

交作业环节：定时跑起来才算数

Kettle整个作业保存成文件，得放服务器上。怎么定时跑？用crontab！写个shell脚本调Kettle的命令行工具*。得，又得熟悉Linux命令，调试参数，怕脚本出错。

Airflow本身就是调度器，写好DAG往特定目录一扔，它自己会扫描。页面上能启停任务、看日志，这点还行。可任务失败了查错，在Web UI那堆日志里扒拉，跟沙里淘金似的。

云平台工具直接在设计器页面就有“调度配置”按钮，点开选每周一早上6点跑。跑完还会发邮件通知成功失败，失败直接点日志链接看哪里报错。

结果跟踩的坑

Kettle：功能是真强，啥都能干，像变形金刚。但学习成本也高，配置复杂，小问题不断，得耐着性子琢磨，适合极客或者流程特别复杂的情况。最大坑：改个小步骤都得重新调整个流程测试，调试成本贼高。

Airflow：代码控制自由度高，程序员可能喜欢。但“纯爷们”路子，啥都得自己动手，环境包依赖，运维起来真心累。最大坑：它更像一个调度框架，纯ETL功能？你得自己写代码实现或者找插件，开箱即用程度低。

云平台工具：傻瓜式操作最快上手，连接配置、基础清洗、调度监控都帮你包圆了。最大优点：省心！特别适合标准化的、不太刁钻的数据搬运。但功能深度比不上Kettle，太复杂的逻辑可能实现不了或者很别扭。最大坑：跟自家云服务绑死，想挪窝基本没戏。

我咋选的？ 这回项目需求简单，就是定时导几张大表，做点基础清洗。图快图省事儿，捏着鼻子选了云平台自带那个。两小时搭好流程测试通过，周五下班前就能交差。要是下次遇到那种变态级的数据清洗转换？估计还得硬着头皮请Kettle师傅出山。

PS： 本来想省点预算用开源的，结果时间成本全搭安装调试上了，搞得周末加班。算算时薪，血亏！